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云分类中逐个修改聚类和模糊聚类分类性能的对 总被引：1，自引：0，他引：1
利用卫星图像对各种云型进行识别在大气科学领域具有重要意义，为了深入了解云分类过程中逐个修改聚类和模糊聚类对各种云型的识别能力，采用极轨卫星EOS／MODIS图像资料和静止卫星GMS-5图像资料，在样本采集和特征提取的基础上。选择不同的光谱或纹理特征对两种分类器的分类性能进行测试和对比分析。结果发现，不管采用哪种图像资料，提取哪些特征量，逐个修改聚类的平均分类准确率总体上略高于模糊聚类。但就两种分类器对各种云型的识别能力而言，模糊聚类对低云和高云（如层云、薄卷云、密卷云、卷层云、积云）的分类准确率明显好于逐个修改聚类，而逐个修改聚类对积雨云的分类准确率稍高于模糊聚类。从各类别间混判的情形来看，积雨云和高中低混合云、低云之间及卷云子类之间混判的情形较多，模糊聚类与逐个修改聚类相比，混判的类别增多，相对比例减少。 相似文献
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为了获取降水日变化的空间分布模式,本文采用K均值聚类算法对中国陆地区域的夏季逐时格网降水数据进行了聚类。首先,采用K均值聚类算法对每个格网上的逐时降水数据进行聚类。然后,根据每一聚类的降水日变化峰值,将具有相似峰值时间的聚类合并成为一个分类。合并后的分类对应一种降水日变化类型,分类中的格网边界则构成了该类降水日变化的空间分布模式。研究结果表明,中国大部分地区的降水量日变化由降水频率日变化主导。此外,一些盛行夜雨区域在空间分布上表现出从西向东的分布模式,且降水日变化峰值时间表现出了从西向东逐渐延迟的现象。结合地形分析,研究发现一些夜雨区的降水峰值延迟现象与MPS环流效应导致的雨带移动现象较为一致,得出MPS(Mountain-Plain Solenoid)环流效应是导致这些地区盛行夜雨的结论。本文研究结果可为探索降水日变化的形成机理提供线索,也可为研究其他地区降水日变化提供参考。 相似文献
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中国东部夏季（6—8月）降水的一种客观分型方法 总被引：5，自引：0，他引：5
对中国东部１２７站４７年（１９５１－１９９７）夏季（６－８月）的降水距平百分率数据进行客观分类,分析了我国东部夏季主要雨型的空间和时间特征。应用Ｗａｒｄ方法对上述数据进行了分类计算,并将此分类计算结果作为Ｋ－均值方法进行分类的初始类（凝聚类）,通过逐个修改,得出最终分类。经过比较,应用上述两种方法相结合的算法得出的中国东部夏季三类雨型的空间分布特征与目前国家气候中心业务工作中常用的三类雨型的空间分 相似文献
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单个聚类方法得到的结果会存在不稳定性等问题,为了克服这些问题,本文在证据理论（又称为信任函数理论）的基础上提出了一种新的聚类集成方法.多数情况下,聚类集成方法主要包含2个关键步骤：得到一组基划分,以及结合基划分得到最终聚类结果,本文的方法重点考虑第2步.在第1步得到基划分之后,将其转换成一种中间表示,可以称这种中间表示为关系表示.在证据理论中,我们认为得到的关系表示是不可靠的,可以用折扣过程对关系表示进行预处理,然后就可以用不同的结合法则融合关系表示.从融合后的关系表示中提取信任矩阵或似然矩阵,将其视为样本间的互相关矩阵.为了能够充分利用样本间的传递性,将得到的互相关矩阵视为一个模糊关系,对其做传递闭包处理,从而得到一个模糊等价关系.将模糊的等价关系视为新的相似性数据,用能够处理相似性数据的聚类方法得到最终的结果.通过实验,表明了该聚类集成方法的稳定性和有效性. 相似文献
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采用HJ-1A遥感数据,研究了衡水市冬小麦种植面积提取的分类方法。分别运用最大似然法、最小距离法、马氏距离法和ISODATA算法对2010年、2012年和2013年衡水市冬小麦种植面积进行提取,并与实际种植面积进行比较分析。结果表明,最大似然法、马氏距离法、最小距离法和ISODATA法提取的冬小麦种植面积的平均误差分别为6.1%、25.9%、24.9%和17.2%。因此,最大似然法具有较高的估算精度,能够满足研究区域冬小麦种植面积估算要求。 相似文献
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大气电场的FFT频谱分析及雷暴预报研究 总被引：3，自引：2，他引：1
采用傅里叶变换方法将时域数据转换到频域,针对首次地闪发生(简称“雷暴天气”)和首次地闪不会发生(简称“非雷暴天气”)的大气电场强度数据做了幅度谱分析.研究发现,首次地闪前0.5h的大气电场数据与非雷暴天气中任意时段0.5h的大气电场数据的幅度谱分布具有明显差异,两类天气的幅度谱分布有一定规律可循.在此基础上对样本整理分类,将两类天气的平均幅度谱视为判别标准,利用欧氏距离判别法,对63个未知天气样本进行判别分类和效果检验,结果表明,此方法可供短时临近的首次地闪预警工作中予以参考. 相似文献
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在进行多元回归分析时,样本协方差L_(ij)这个统计量要经常地、大量地用到。就是在进行其它的多元统计分析时,也要经常用到这个统计量。而在做统计分析时,还要经常出现样本容量的不断变化,或增加,或减少,或者还要合并几个样本。在1983年第2期的《山东气象》上我们曾对1952年至1977年的26组数据进行过降水预报方程计算,利用样本协方差递推公式一个一个增加 相似文献
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农业气候区划工作中,经常收集到大量的定性资料,如何将这些资料充分应用到区划中,是需解决的实际问题。本文以辽宁省抚顺县气候调查资料为例,谈一下运用定性资料进行相似聚类的区划方法。 相似文献
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集合预报产品在台风麦莎预报中的应用 总被引：3，自引：1，他引：2
为了提高集合预报效果,利用T106L19全球谱模式和增长模繁殖法对台风麦莎制作了13个成员的集合预报,并对其结果进行集合预报产品解释应用研究。首先在离散距离分簇法中,引入方差分析的方法确定分簇基础,然后对集合预报的形势场进行了分簇,相对于以往采用96小时样本为分簇基础进行分簇的方法,分簇效果提高明显,分簇结果能给出台风移动的几种可能路径及其概率;其次对要素随时间的演变利用系统聚类法进行了分类,根据分簇平均图可以确定几个可能的台风登陆地点,制作了这些特殊点要素分类烟羽图,通过分析要素随时间的演变特征,提高对台风登陆地点和时间的预报精度;最后制作了盒须图,通过盒须图中数据组主体以外的数据点,确认出值得注意的一些特殊集合成员的预报结果,减少了小概率事件的漏报率。研究结果表明,将方差分析引入离散距离分簇法,要素烟羽聚类法以及盒须图的应用有利于提高和改善集合预报效果,集合预报产品解释应用效果得到改进。 相似文献
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该文提出了一种新的雷暴识别、追踪与外推方法。该方法基于地闪数据,利用密度极大值快速搜索聚类算法实现雷暴的识别,采用Kalman滤波算法实现雷暴的追踪与外推。应用该方法处理了2013年的全国地闪定位数据,同时利用多普勒天气雷达等数据对选取的个例进行评估。结果表明:该方法能有效识别雷暴并对其进行实时追踪,且能有效处理雷暴分裂与合并的情况;算法具有较好的0~60 min的临近外推预报能力,各项性能指标整体与TITAN (Thunderstorm Identification, Tracking, Analysis and Nowcasting) 算法接近,在30 min时效有更好的表现。该方法能够实时监测、预报全国雷暴发生发展状况,对于0~60 min临近预报具有一定参考价值。 相似文献
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基于GRAPES全球集合预报系统(GRAPES-GEPS)及2020年2月13—16日的全国寒潮天气过程,开发出一类新的集合预报产品—K-均值聚类产品。采用爬山法确定最佳聚类数量,并采用K-均值聚类算法对集合样本进行分类。结果表明,该方法的500hPa位势高度场所有类别的聚类产品均呈现出中高纬Ω形的环流形势及低压系统后部冷平流的走向,发生概率最高的聚类产品最能反映实况中环流形势的分布。对于850hPa温度场,其聚类产品均呈现出全国温度从北到南呈带状逐渐增加的空间分布特征,发生概率最高的第一类聚类产品与实况最为接近。对于10m风速聚类产品,在较大风速处,集合样本离散度较大,不同类别的风速大小差异显著;发生概率较高的第一类聚类产品,其对天津及周边地区10m风速的分布及强度描述均较准确,并能提供有价值的预报信息。K-均值聚类能有效地实现集合预报样本信息的浓缩,该产品可为预报员判断某一时次的天气预报提供直观指导。 相似文献
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三种聚类分析方法在中国温度区划分中的应用研究 总被引：4，自引：0，他引：4
根据全国512个气象站1961~2010年的逐日气温观测资料,采用日平均气温稳定通过10°C的日数(≥10°C日数)作为划分我国温度分布的指标,经过旋转经验正交函数分析(REOF)方法处理,找出时间演变过程中变化相似的区域归为一类。在此基础上,采用快速样本聚类法(K-means法)、分层聚类法(Ward法)、聚类统计检验法(CAST法)3种聚类分析方法对全国范围的温度变化区域差异进行客观分区,结果分别将全国温度变化区划分为10个地区、9个地区、13个地区,且不同区域分界线与中国地形分布有很好的一致性。研究表明:K-means法运算简单快捷,结果会不断修正到最佳为止;Ward法聚类过程清晰明了,可以选取需要划分的类别数;CAST法使样本通过显著性检验,不但有助于气候变化的客观分区,而且在划分温度区时客观考虑气候变化对分区结果的影响也有很重要意义。 相似文献
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本文提出了一种基于深度语义分割技术的全自动云检测算法,可提高FY-2E遥感影像的云检测精度。首先,将FY-2EL1数据与精度较高的云检测结果进行匹配,获得用于训练和评估样本的数据集;其次,设计了深度语义分割网络,并针对训练集中正负样本严重失衡的问题,改进了损失函数,可以有效提取云的边界;最后,分别以FY-2E和MODIS数据作为训练和标签样本训练网络,得到了可用于FY-2EL1影像检测的四分类模型。试验结果表明,在四分类检测中,所提方法的准确率达到了75%,Kappa系数为0.53左右。与现有多通道阈值法相比,采用所提方法进行二分类检测可提高约90%样本的准确率,部分样本的准确率提升20%以上。此外,所提方法对云边缘、破碎云等细节识别能力较强,且具有一定的鲁棒性,受训练样本中的误判类别影响较小。未来通过扩充数据集并优化网络,可提高FY-2全圆盘影像的数据质量。 相似文献
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由于高光谱图像中的地物空间分布具有规整性和局部连续性,同时超像素分割是一种将空间图像分割成多个同质区域的有效方法,因此从超像素的角度进行高光谱图像分类将具有重要意义.本文提出了一种超像素级Gabor特征融合的高光谱图像分类方法,简称为SPGF.首先,使用一组预定义的二维Gabor滤波器与原始高光谱图像进行卷积运算,提取有效特征.同时,利用简单线性迭代聚类（简称SLIC）超像素分割方法将原始高光谱图像划分成互不重叠的超像素.然后,对于每个Gabor特征模块,利用支持向量机分类器进行分类,并使用多数投票策略实现各模块分类结果的融合.最后,使用通过SLIC算法得到的超像素图对分类结果进行修正.在2个真实高光谱数据集上的实验结果表明,本文提出的SPGF方法能够比领域内的一些经典算法获得更高的分类效果. 相似文献
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我国降水量的模糊聚类分区 总被引：3，自引：1，他引：3
本文采用模糊聚类中的系统聚类分析法对全国年、季降水量作了分压计算。为了客观地表示区内相关程度,提出了一种计算区内相关系数的方法。并根据实际情况,提出了选择降水分区方案的原则。结果比较令人满意。 相似文献
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细粒度图像分类是计算机视觉中一项基础且重要的工作,其目的在于区分难以辨别的对象类别（例如不同子类的鸟类、花或动物）.不同于传统的图像分类任务可以雇佣大量普通人标注,细粒度数据集通常需要专家级知识进行标注.除了视觉分类中常见的姿态、光照和视角变化因素之外,细粒度数据集具有更大的类间相似性和类内差异性,因此要求模型能够捕捉到细微的类间差异信息和类内公有信息.除此之外,不同类别的样本存在不同程度的获取难度,因此细粒度数据集通常在数据分布中表现出长尾的特性.综上所述,细粒度数据分布具有小型、非均匀和不易察觉的类间差异等特点,对强大的深度学习算法也提出了巨大的挑战.本文首先介绍了细粒度图像分类任务的特点与挑战,随后以局部特征与全局特征两个主要视角整理了目前的主流工作,并讨论了它们的优缺点.最后在常用数据集上比较了相关工作的性能表现,并进行了总结与展望. 相似文献